function [RCs_Fs,RCs_P] = sub_getDominantFrequency(RCs,Fs,Idlist_99)
    %[RCs_Fs,RCs_P] = sub_getDominantFrequency(RCs,Fs,Idlist_99)
    %
    % 私有函数，主函数mySSA_Tutorial/mySSA_analysis
    % 说明：
    %   获取SSA算法分解的重建因子的主要频率，并绘制出来供参考分析。
    %   只考虑99.73%解释率的重建因子,因为觉得再后面的因子可以算作误差了（无根据）。
    % 输入：
    %   RCs： 矩阵，列向量是重建因子
    %   Fs： 采样频率
    %   Idlist_99： 布尔列向量，索引向量，99.73%解释率的重建因子，由
    %               sub_plotContribRate生成。
    % 输出：
    %   RCs_Fs: 列向量，重建因子的主要频率
    %   RCs_P:  列向量，重建因子的主要频率所对应的振幅，即信号占比
    % 配套函数：
    %   sub_plotDominantFrequency(): 绘制图像，表现重建因子的主要频率、对应振
    %       幅和解释率。
    
    % Author： sid（cnqdcyq@163.com)
    % Date： 2021/11/15
    % Log:
    %   2021/11/15  ver.01  
    
    
    NoRCs=sum(Idlist_99);
    RCsIndex=find(Idlist_99);
    
    RCs_Fs=zeros(size(Idlist_99));
    RCs_P=zeros(size(Idlist_99));
    
    %% FFT计算
    for index = 1:NoRCs
        RC_index = RCsIndex(index);
        % 进行快速傅里叶分析，获取重建因子RC的周期
        [tmp_Fs,tmp_P]=myFFT(RCs(:,RC_index),Fs);
        [RCs_Fs(RC_index),RCs_P(RC_index)]=sub_FindDominantFrequency(tmp_Fs,tmp_P);
    end
    
end

